http://selfdrivingcars.mit.edu/deeptesla/
本项目中,你需要利用MIT 6.S094 这门公开课中的Tesla数据集训练深度学习模型,根据车辆的前置相机所拍摄的路况图像,实现对车辆转向角度的预测。
主要包括tesla在两种不同驾驶模式(human driving和autopilot)下的前置相机录制的视频和车辆的转向控制信号。数据可以从这里下载:百度云
数据格式如下:
前置相机记录的视频: 截图如下
行驶过程中的控制信号: CSV格式
| ts_micro | frame_index | wheel |
|---|---|---|
| 1464305394391807 | 0 | -0.5 |
| 1464305394425141 | 1 | -0.5 |
| 1464305394458474 | 2 | -0.5 |
其中,ts_micro是时间戳,frame_index是帧编号,wheel是转向角度(以水平方向为基准,+为顺时针,-为逆时针)
优化你的模型并使预测结果和真实的转向角度尽可能接近。
这里我们以epoch10_front.mkv和epoch10_steering.csv对应的行驶记录作为评价标准,你的报告中应该包含模型最后在该记录中取得的效果。
此外,我们建议将你的网络输入课程所提供的网页应用中,查看模型的预测效果。
你的项目会由优达学城项目评审师依照机器学习毕业项目要求来评审。请确定你已完整的读过了这个要求,并在提交前对照检查过了你的项目。提交项目必须满足所有要求中每一项才能算作项目通过。